Técnicas de altas prestaciones para métodos de iluminación global
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http://hdl.handle.net/2183/9887Colecciones
- Teses de doutoramento [2150]
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Técnicas de altas prestaciones para métodos de iluminación globalAutor(es)
Directores
Amor López, MargaritaBóo Cepeda, Montserrat
Fecha
2011Centro/Dpto/Entidad
Universidade da Coruña. Departamento de Electrónica e SistemasResumen
[Resumen] El gran interés en los métodos de iluminación global se debe a sus múltiples
aplicaciones y al realismo de sus imágenes resultantes. La investigación presentada en
esta memoria se centra en mejorar computacionalmente el algoritmo de radiosidad,
planteando estrategias tanto para métodos determinísticos como estocásticos.
Respecto de los métodos determinísticos, se expondrán nuestras implementaciones
en un sistema distribuido del algoritmo de radiosidad progresiva, utilizando el
paradigma de paso de mensajes. Estas implementaciones están basadas en la división
de la escena de una manera uniforme o no uniforme. Además, se usa la técnica de
las máscaras de visibilidad para el cálculo de visibilidad entre elementos de distintos
subescenas. También se demuestra que estas metodologías pueden reducir el tiempo
de ejecución secuencial.
Relativo a las soluciones estocásticas, presentamos dos implementaciones del método
de relajación estocástica de Monte Carlo para radiosidad: en un sistema distribuido
y en una Graphics Processing Unit (GPU). La primera se basa en tres técnicas:
partición de la escena, empaquetamiento de rayos y determinación distribuida del
fin de iteración. En la implementación GPU, además de la partición de la escena se
empleó la simplificación de la malla de elementos y una organización eficiente de la
ejecución de las tareas. [Resumo] O grande interese nos métodos de iluminación global débese ás súas múltiples
aplicacións e ao realismo das súas imaxes resultantes. A investigación presentada
nesta memoria céntrase en mellorar computacionalmente o algoritmo de radiosidade,
formulando estratexias tanto para métodos determinísticos como estocásticos.
Respecto dos métodos determinísticos, exporanse as nosas implementacións nun
sistema distribuído do algoritmo de radiosidade progresiva, utilizando o paradigma
de paso de mensaxes. Estas implementacións están baseadas na división da escena
dunha maneira uniforme ou non uniforme. Ademais, úsase a técnica das máscaras de
visibilidade para o cálculo de visibilidade entre elementos de distintas subescenas.
Tamén se demostra que estas metodoloxías poden reducir o tempo de execución
secuencial.
Relativo as solucións estocásticas, presentamos dúas implementacións do método
de relaxación estocástica de Monte Carlo para radiosidade: nun sistema distribuído
e nunha Graphics Processing Unit (GPU). A primeira baséase en tres técnicas:
partición da escena, empaquetamento de raios e determinación distribuída do fin de
iteración. Na implementación GPU, ademais da partición da escena empregouse a
simplificación da malla de elementos e unha organización eficiente da execución das
tarefas. [Abstract] The great interest in global illumination methods is due to their multiple applications
and the realism of the resulting images. The research presented in the
present thesis focuses on computationally improving the radiosity algorithm, proposing
strategies for both deterministic and stochastic approaches.
For deterministic approaches, our implementations of the progressive radiosity
algorithm will be demonstrated in a distributed system , using the message passing
paradigm. These implementations are based on the partitioning of the scene in a
uniform or non uniform manner. Furthermore, the technique of visibility masks is
employed to calculate the visibility between elements in different subscenes. It is also
shown that these methods are capable of reducing the sequential execution time.
With regard to stochastic solutions, we present two implementations of the stochastic
relaxation method for Monte Carlo radiosity: in a distributed system and in
a Graphics Processing Unit (GPU). The first is based on three techniques: partition
of the scene, ray packing strategy and distributed testing of the end of each iteration.
In the GPU implementation, as well as the partition of the scene a simplified
mesh of the elements was used along with an efficient thread scheduling.
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